Pengesanan Kerosakan Kenderaan

Kepentingan data latihan standard Emas untuk melatih Model Pengesanan Kerosakan Kenderaan

Kepintaran Buatan telah menyebarkan kegunaan dan kecanggihannya ke beberapa bidang, dan satu aplikasi baru teknologi canggih ini ialah mengesan kerosakan kenderaan. Menuntut kerosakan kereta adalah aktiviti yang memakan masa yang besar.

Selain itu, sentiasa ada kemungkinan kebocoran tuntutan – perbezaan antara penyelesaian tuntutan disebut dan sebenar.

Kelulusan tuntutan bergantung pada pemeriksaan visual, analisis kualiti dan pengesahan sebagai peraturan umum. Memandangkan penilaian ditangguhkan atau tidak betul, ia menjadi satu cabaran untuk memproses tuntutan. Namun, kerosakan kenderaan automatik pengesanan memungkinkan untuk mempercepatkan pemeriksaan, pengesahan dan pemprosesan tuntutan.

Apakah Pengesanan Kerosakan Kenderaan?

Kemalangan dan kerosakan kecil kenderaan adalah perkara biasa di sektor automotif. Walau bagaimanapun, isu timbul hanya apabila terdapat tuntutan insurans. Mengikut Laporan Tahunan Unit Siasatan Penipuan 2021 dikeluarkan oleh Kerajaan Michigan, penipuan tuntutan kereta menambah hampir $7.7 bilion dalam pembayaran lebihan kepada tuntutan kecederaan kenderaan. Penanggung insurans Auto teratas kehilangan hampir $29 bilion setiap tahun dalam kebocoran premium.

Pengesanan kerosakan kenderaan menggunakan pembelajaran mesin algoritma untuk mengesan secara automatik badan luaran kenderaan dan menilai kecederaannya dan tahap kerosakan. Kerosakan pada kereta dikenal pasti bukan sahaja untuk tujuan insurans tetapi juga untuk anggaran kos pembaikan, menggunakan penglihatan komputer dan alat pemprosesan pengimejan.

Bagaimana untuk Membina Model ML berkuasa AI untuk Pengesanan Kerosakan Kenderaan?

Yang mantap set data latihan adalah penting untuk model pengesanan kerosakan kereta ML yang berjaya dan cekap.

Pengenalan Objek

Daripada imej, lokasi sebenar kerosakan dikenal pasti dengan tepat dan disetempatkan dengan lukisan kotak sempadan di sekeliling setiap kerosakan yang dikesan. Untuk menjadikan proses ini diperkemas dan lebih pantas, terdapat teknik untuk menggabungkan penyetempatan dan klasifikasi. Ia membolehkan menjana kotak dan kelas sempadan yang berasingan untuk setiap objek yang dikenal pasti. 

Segmentasi:

Setelah objek dikenal pasti dan dikelaskan, segmentasi juga dilakukan. Segmen binari digunakan apabila terdapat keperluan untuk memisahkan perkara di latar depan dari latar belakang.

Bagaimana untuk melatih model ML untuk mengesan kerosakan kenderaan

Latihan Model Ml Kerosakan Kenderaan

Untuk melatih model ML untuk mengesan kerosakan kenderaan, anda memerlukan set data yang pelbagai dengan tepat imej beranotasi dan video. Tanpa data yang sangat tepat dan tepat dilabelkan, model pembelajaran mesin tidak akan dapat mengesan kerosakan. Adalah penting untuk mempunyai alat anotasi manusia dalam gelung dan alat anotasi menyemak kualiti data.

Latih model untuk mencari tiga parameter ini:

  • Memeriksa sama ada terdapat kerosakan atau tidak
  • Menyetempatkan kerosakan – mengenal pasti kedudukan sebenar kerosakan pada kenderaan
  • Menilai tahap keterukan kerosakan berdasarkan lokasinya, keperluan pembaikan dan jenis kerosakan.

Setelah kerosakan pada kenderaan dikenal pasti, diklasifikasikan dan dibahagikan, adalah penting untuk melatih model untuk mencari corak dan menganalisisnya. Set data latihan harus dijalankan melalui algoritma ML yang akan menganalisis dan mentafsir data.

Imej & set data video pengesanan kerosakan kenderaan di luar rak untuk melatih model penglihatan komputer anda dengan lebih pantas

Cabaran dalam Pengesanan Kerosakan Kenderaan

Apabila membina program pengesanan kerosakan kenderaan, pembangun boleh menghadapi beberapa cabaran dalam mendapatkan set data, pelabelan dan prapemprosesan. Mari kita fahami beberapa cabaran yang paling biasa dihadapi oleh pasukan.

Memeroleh sewajarnya Data latihan

Memandangkan imej dunia sebenar kerosakan kenderaan pasti mempunyai bahan pemantulan dan permukaan logam, pantulan yang terdapat dalam gambar ini mungkin disalah anggap sebagai kerosakan. 

Selain itu, set data harus mempunyai imej yang pelbagai yang diambil dalam persekitaran yang berbeza-beza untuk mencapai set imej yang benar-benar komprehensif. Hanya apabila terdapat kepelbagaian dalam set data, model akan dapat membuat ramalan yang tepat.

Tiada pangkalan data awam kenderaan rosak yang boleh digunakan untuk tujuan latihan. Untuk mengatasi cabaran ini, anda boleh sama ada mengumpul imej menjelajah internet atau bekerja dengan kereta syarikat insurans – yang akan mempunyai repositori imej kereta yang rosak.

Prapemprosesan Imej

Imej kerosakan kenderaan kemungkinan besar akan diambil dalam persekitaran yang tidak terkawal, menjadikan imej kelihatan tidak fokus, kabur atau terlalu terang. Adalah penting untuk pra-memproses imej dengan melaraskan kecerahan, pengecilan saiz, mengeluarkan bunyi yang berlebihan, dsb.

Untuk mengendalikan isu refleksi dalam imej, kebanyakan model menggunakan teknik pembahagian semantik dan contoh.

Positif Palsu

Terdapat risiko tinggi mendapat tanda positif palsu semasa menilai kerosakan kenderaan. Model AI mungkin salah mengenal pasti kerosakan apabila tiada. Cabaran ini boleh dikurangkan menggunakan model pengenalan dan pengelasan dua peringkat. Langkah pertama hanya akan melakukan pengelasan binari - mengelaskan data antara hanya dua kategori - pada imej. Apabila sistem mengenal pasti bahawa kenderaan itu telah rosak, tahap kedua akan berkuat kuasa. Ia akan mula mengenal pasti jenis kerosakan pada kereta itu.

Bagaimanakah Shaip Membantu?

Perkhidmatan Pengesanan Kerosakan Kenderaan

Sebagai peneraju pasaran, Shaip menyampaikan set data latihan yang sangat berkualiti tinggi dan disesuaikan kepada perniagaan yang membina berasaskan AI Model pengesanan kerosakan kenderaan. Proses kami mencipta set data untuk melatih model ML anda melalui pelbagai langkah.

Pengumpulan Data

Langkah pertama dalam membina set data latihan ialah mendapatkan imej dan video yang relevan dan tulen daripada beberapa sumber. Kami faham bahawa lebih pelbagai set data yang kami buat, lebih baik model ML. Set data kami mengandungi gambar dan video dari beberapa sudut dan lokasi untuk membina data yang sangat dikategorikan.

Pelesenan Data

Mengesahkan data yang dikumpulkan adalah satu langkah penting dalam membina sesuatu yang boleh diramal tuntutan insurans model dan mengurangkan risiko bagi syarikat insurans. Untuk mempercepatkan latihan ML, Shaip juga menawarkan set data luar untuk membantu melatih pengesanan kerosakan dengan lebih cepat. Selain itu, set data kami juga mempunyai gambar dan video kenderaan dan kereta yang rosak tanpa mengira model dan jenama.

Anotasi Imej/Video

Pemprosesan tuntutan model harus dapat mengesan objek secara automatik, mengenal pasti kerosakan dan menilai keterukan objek di dunia nyata. Setelah imej dan video dipecahkan kepada komponen, ia dijelaskan oleh pakar domain terlatih kami dengan bantuan algoritma berasaskan AI. Anotator berpengalaman kami melabelkan beribu-ribu imej dan segmen video yang memfokuskan pada mengenal pasti penyok, kerosakan dengan tepat bahagian Kereta, retak atau celah pada panel dalam dan luar kereta.

Segmentation

Apabila proses anotasi data selesai, pembahagian data berlaku. Sebaik-baiknya, pembahagian atau pengelasan berlaku berdasarkan bahagian kerosakan atau tidak rosak, tahap keterukan kerosakan dan bahagian tepi atau kawasan kerosakan – bampar, lampu depan, pintu, calar, penyok, kaca pecah dan banyak lagi.

Adakah anda bersedia untuk memandu uji Model Pengesanan Kerosakan Kenderaan anda?

Di Shaip, kami menyediakan set data kerosakan kenderaan komprehensif yang direka bentuk untuk memenuhi keperluan khusus model Pengesanan Kerosakan Kenderaan dan memastikan pemprosesan yang lebih cepat daripada tuntutan.

Anotasi berpengalaman kami dan model manusia dalam gelung memastikan kualiti yang boleh dipercayai dan ketepatan terkemuka dalam kerja beranotasi kami. 

Ingin tahu lebih lanjut? Hubungi Kami Hari ini.

Kongsi sosial